Baumartenerkennung mittels Full-Waveform Airborne Laserscanning

Abstract

Im Laufe der letzten Jahrzehnte hat sich das flugzeuggetragene Laserscanning (ALS) zu einem Standardverfahren zur Erfassung topographischer Daten entwickelt. Die zusätzlichen Beobachtungen von Amplitude und Echobreite bei Full-Waveform Laserscannerdaten erweitern das Potential von ALS. Neben der Berechnung von digitalen Geländemodellen können die Daten zur Ableitung forstwirtschaftlicher Parameter verwendet werden. In dieser Diplomarbeit werden Methoden erarbeitet, die einerseits ALS Daten ohne und andererseits mit Full-Waveform Information zur Bestimmung von Baumarten verwenden.<br />Dazu muss mittels eines Baumdetektionsverfahrens versucht werden, jene einzelnen beobachteten Punkte, welche auf einem Baum liegen, zu Segmenten zusammenzufassen.<br />Es werden drei neue, mittels Matlab erstellte, Verfahren zur Baumdetektion vorgestellt, welche alle auf der Basis des sweep-Algorithmus aufbauen.<br />Anschließend werden mittels Matlab programmierte Baumartenerkennungsalgorithmen vorgestellt, welche auf Basis der Geometrischen Kronenform, der Punktverteilung, dem Ratiowert und den Full-Waveform Informationen basieren. Ein Ausgleich über die einzelnen Bestimmungsparameter definiert anschließend die wahrscheinlichste Baumart für das jeweilige Segment. Diese Verfahren werden auf zwei sehr gegensätzlichen Testgebieten angewendet. Einerseits auf einer alpinen, rein forstwirtschaftlich genutzten Fläche mit hauptsächlich Fichtenbestand in Vorarlberg (Montafon) und andererseits in einer urbanen Umgebung mit gemischter Laubvegetation in Wien (Rathausplatz).<br />Für die Fläche in Vorarlberg liegen Laserscanningdaten ohne und inWien mit Full- Waveform Informationen vor. Die Baumartenbestimmung in Vorarlberg erreicht einen KappaWert von 0.74. In diesem Gebiet ist jedoch nur zwischen Fichte und Buche unterschieden worden. Die Baumartenbestimmung in Wien erreicht bei einer Unterscheidung von fünf Baumarten einen KappaWert von 0.5.Wenn die Baumart Ahorn und Linde zu einer Baumartengruppe zusammengefasst werden, steigt auch in Wien der Kappa Wert auf 0.73 an. Zusammenfassend kann gesagt werden, dass basierend auf den derzeitigen Stand der Technik und mittels der erarbeiteten Algorithmen durchaus Rückschlüsse auf die Baumart möglich sind, wenn die Segmentierung gute Ergebnisse liefert.<br />

Over the course of the last centuries, airborne laser scanning (ALS) has become the standard procedure for collecting topographic data. The potential efficiency of ALS has been further increased by new parameters such as amplitude and echoes if the data is collected in full waveform.<br />As well as serving to create digital terrain models, the collected data can also be used in order to establish important parameters for forestry.<br />This dissertation focuses on trying to find ways of utilising ALS data with or without full wave form with the aim of determining tree species. The process needed collects all points which are located on the tree and turns them into segments. Using Matlab, the dissertation presents three new algorithms designed to determine tree species, all of which are based on sweep algorithms.<br />This is followed by the presentation of algorithms which are based on data such as the geometric form of treetops, point location, ratio and full wave form information.<br />All these parameters are taken into account to determine the likeliest tree species for each segment. The above mentioned processes have been tested on two very different types of terrains: an Alpine area covered mainly by spruces and used for forestry purposes in Vorarlberg (Montafon) on the one hand, and an urban environment featuring mixed deciduous trees in Vienna (Rathausplatz). For the area in Vorarlberg the data does not include full wave form information, as opposed to the one in Vienna. For the determination of tree species in Vorarlberg a Kappa value of 0.74 was established, distinguishing solely between spruces and beech trees. For the area located in Vienna, a Kappa value of 0.5 was reached upon distinguishing between five different tree species. The value rises to 0.73 if maple and linden trees are made into one single category.<br />To sum it up, it can be stated that, based on the current technological situation and using all established algorithms, it is indeed possible to draw conclusions regarding tree species from the ALS process, provided the segmentation yields good results.